이번에는 현재 산업의 초점이 되고 있는 양자 컴퓨팅 프로세서에 관련한 아티클을 리뷰해 보겠습니다.
현재 기업들이 양자 프로세서를 연결하는 양자 컴퓨터 모듈화에 집중하고 있다고 합니다.
(이 기사는 2025년 3월호 인쇄본에 게재되었습니다.)
해당 아티클의 링크를 아래에 첨부하겠습니다.
https://spectrum.ieee.org/quantum-computers
The Future of Quantum Computing Is Modular
Companies are thinking seriously about how to link quantum processors
spectrum.ieee.org
The Future of Quantum Computing Is Modular
양자 컴퓨팅의 미래는 모듈화에 달렸다 > 기업들은 양자 프로세서를 연결하는 방법에 대해 진지하게 고려하고 있다.
양자 컴퓨팅 기업들은 하나의 칩에 가장 많은 큐빗(qubit)을 집어넣기 위해 수년동안 경쟁해 왔습니다.
하지만 생산 및 연결의 문제는 이러한 전략에 한계가 있다는 것을 의미합니다.
이제는 여러 개의 양자 프로세서를 연결하여 실제 문제를 해결할 수 있을 만큼 큰 컴퓨터를 만드는 데 초점이 맞춰지고 있습니다.
1월, 캐나다의 양자 컴퓨팅 기업인 Xanadu가 최초의 모듈형 양자 컴퓨터를 공개했습니다.
Xanadu의 접근 방식은 광자를 큐빗처럼 사용합니다. ㅡ 이는 고전적 비트와 동등한 양자-컴퓨팅을 만들기 위한 여러 방법 중 하나에 불과합니다.
같은 달 Nature에 발표된 한 논문에서, 이 회사의 연구자들은 4개의 서버 랙에 걸쳐 35개의 광자 칩과 13km의 광섬유를 연결하여 Aurora라고 하는 12-큐빗의 양자 컴퓨터를 만든 방법을 설명했습니다.
오늘날 더 많은 큐빗의 양자 컴퓨터가 있지만, Xanadu는 이 설계가 수백만 개의 큐빗까지 확장될 수 있는 모듈형 구조의 모든 주요 요소를 보여준다고 말합니다.
요즘은 모듈화에 집중하는 기업이 Xanadu 뿐만은 아닙니다.
IBM과 IonQ은 모두 자사의 양자 프로세서를 연결하는 작업을 시작했으며, IBM은 올해 말에 모듈형 설정을 시연할 수 있기를 바라고 있습니다.
그리고 여러 스타트업이 이러한 전환에 필요한 지원 기술을 구축하는 틈새시장을 개척하고 있습니다.
대부분의 기업들은 모듈화가 스케일링의 핵심이라는 것을 오래전부터 인정해 왔지만, 지금까지는 더 큰 기술적 도전이라고 여겨왔던 코어 큐빗 기술의 개발을 우선시해 왔다고 Xanadu의 CEO인 Christian Weedbrook은 말합니다.
이제는 실용적으로 사용할 수 있는 칩이 눈앞에 다가왔고, 가장 큰 프로세서는 1000개 이상의 큐빗을 가졌으므로, 그는 초점이 변화하고 있다고 생각합니다.
양자 컴퓨팅 분야의 기업들은 하나의 칩에 많은 큐빗(qubit)을 집적하기 위해 노력해 왔습니다.
하지만 칩의 크기에는 한계가 있고, 따라서 현재는 여러 개의 칩을 연결하여 성능을 높인, 더 큰 양자 컴퓨터를 만드는 데 초점이 맞춰지고 있다고 합니다.
캐나다의 양자 컴퓨팅 기업인 Xanadu는 물론 IBM, IonQ 또한 양자 프로세서를 연결하는 작업을 시작했고,
여러 스타트업 또한 이러한 기술에 도움이 되는 기술을 개발해 틈새시장을 개척하고 있다고 합니다.
큐빗(qubit) 또는 양자 비트는 양자 컴퓨팅에서 데이터를 인코딩하는 데 사용되는 정보의 기본 단위이며, 기존의 컴퓨터에서 이진으로 데이터를 처리할 때 비트(bit)를 사용하는 것과 같이 양자 컴퓨터에서 데이터를 처리하는 기본 단위라고 할 수 있습니다.
비트는 이진법을 사용해 정보를 나타냅니다.0과 1로 데이터를 나타내며, 두 비트의 정보를 쌍으로 연결하면
00
01
10
11
이라는 최대 4개의 고유한 이진 조합을 만들어낼 수 있는 것입니다.
이렇게 비트는 0 또는 1일 수 있지만, 큐비트는 0, 1 또는 중첩일 수 있습니다.양자 중첩은 실제로 큐비트의 상태에 대한 확률을 나타내기 때문에 0과 1로 설명되거나, 0과 1 사이의 모든 가능한 상태로 설명될 수 있습니다.
중첩 상태는 확률을 나타내고, 이 확률을 측정할 때에는 파동 함수를 사용합니다.큐비트의 확률 진폭은 두 개 이상의 데이터 비트를 인코딩하는 데 사용할 수 있으며, 다른 큐비트와 결합하면 매우 복잡한 계산도 수행할 수 있다고 합니다.
결과적으로 기존 컴퓨터의 비트보다 큐비트가 더 많은 연산을 빠르게 수행할 수 있으니, 양자 컴퓨터가 슈퍼 컴퓨터보다도 훨씬 빠른 계산이 가능한 것입니다.
큐빗과 양자 컴퓨팅의 개념을 잘 소개하고 있는 IBM사의 페이지를 첨부하겠습니다. https://www.ibm.com/kr-ko/topics/qubit
큐비트(Qubit)란 무엇인가요? | IBM
큐비트 또는 양자 비트는 양자 컴퓨팅에서 데이터를 인코딩하는 데 사용되는 정보의 기본 단위이며 기존 컴퓨터에서 정보를 이진으로 인코딩하는 데 사용하는 기존 비트와 동일한 양자로 가장
www.ibm.com
Weedbrook은 "고객 문제를 진정으로 해결하기 시작할 수 있는 100만 큐빗에 도달하려면, 모든 큐빗을 하나의 칩에 담을 수 없을 것입니다."라고 말합니다. "진짜로 스케일을 키우는 유일한 방법은 이 모듈화 네트워킹 접근 방식을 통해서입니다."
Xanadu는 확장성 문제에 먼저 초점을 맞춰 색다른 접근 방식을 취했습니다. 양자 컴퓨팅에 광자 공학을 활용하는 가장 큰 장점 중 하나는, ㅡIBM과 Google이 사용하는 초전도 큐빗과 달리ㅡ 이 기술이 기존의 네트워킹 기술과 호환되어 연결이 간소화된다는 것입니다.
하지만, Aurora는 높은 광 손실로 인해 유용한 계산에 있어 충분히 신뢰할 수는 없습니다; 광자는 광학 부품을 통과할 때 흡수되거나 산란되어 오류를 일으킵니다. Xanadu는 향후 2년간 더 나은 구성 요소를 개발하고 아키텍처를 최적화함으로써 이러한 손실을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 이 회사는 2029년에 양자 데이터 센터 건설을 시작할 계획입니다.
IBM은 또한 올해 안에 주요 모듈형 양자 컴퓨팅의 주요 이정표를 달성할 것으로 예상합니다. 이 회사는 두 개의 156 큐빗 Heron 프로세서와 내장된 양자 통신 링크를 결합한 Flamingo라는 프로세서를 설계했습니다. 올해 말, IBM은 최대 7개의 Heron을 연결하여 1,000개 이상의 큐빗을 갖춘 모듈형 Flamingo 프로세서를 만들 계획입니다.
캐나다 기업인 Xanadu는 양자 컴퓨팅 기술에 광자 공학을 활용합니다.
(IBM과 Google은 초전도 큐빗-superconducting qubit-을 활용)
광자 공학을 활용하였을 때 장점은 기존의 네트워킹 기술과 호환이 가능해 연결이 간소화된다는 점이지만, 단점은 광자가 광학 부품을 통과할 때 광 손실이 매우 높다는 점입니다. 따라서 향후 2년간 광학 부품을 개발하고 아키텍처를 최적화하겠다는 목표를 세웠습니다.
IBM은 올해 안에 최대 7개의 Heron을 연결하여 1,000개 이상의 큐빗을 갖춘 모듈형 Flamingo 프로세서를 만들 계획입니다.
Heron은 2023년에 처음 소개된 133-큐빗의 양자 프로세서이며, Flamingo는 462-큐빗의 양자 프로세서입니다.
IBM은 기존 3개의 Flamingo(1,386-qubit)를 연결할 계획이었지만, 7개의 Heron(931-qubit)을 연결하겠다고 계획을 수정했습니다.
IBM의 양자 프로세서 로드맵에 대한 자세한 정보는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.
https://www.ibm.com/quantum/blog/ibm-quantum-roadmap-2025
IBM roadmap to quantum-centric supercomputers (Updated 2024) | IBM Quantum Computing Blog
The updated IBM Quantum roadmap: weaving quantum processors, CPUs, and GPUs into a compute fabric to solve problems beyond the scope of classical resources.
www.ibm.com
The Road Map to Modular Quantum Computing
모듈형 양자 컴퓨팅을 향한 로드맵
IBM Quantum의 최고 기술 책임자인 Oliver Dial은 모듈화가 항상 IBM의 양자 로드맵의 중심이었다고 말합니다. 이 회사는 종종 프로세서에 더 많은 큐빗을 넣는 데 있어 시장을 선도해 왔지만, 칩 크기에는 한계가 있습니다. Dial은 크기가 커질수록 제어 전자 장치를 연결(배선)하는 것이 점점 더 어려워진다고 말합니다. 더 작고, 테스트가 가능하고, 교체 가능한 부품으로 컴퓨터를 제작하면 제조와 유지 보수가 간소화됩니다.
그러나, IBM은 고속에서 동작하고 제작이 비교적 쉽지만, 다른 양자 기술에 비해 네트워크 친화성이 떨어지는 초전도 큐빗을 사용하고 있습니다. 이러한 큐빗들은 마이크로파에서 작동하므로 광통신과 쉽게 상호작용(Interface) 하지 못합니다. 따라서 IBM이 인접한 칩과 더 멀리 떨어진 칩을 모두 연결하는 특수 커플러(coupler)를 개발해야만 했습니다.
IBM은 또한 마이크로파의 광자를 광섬유로 전송 가능한 광 주파수로 변환하는 양자 변환을 연구하고 있습니다. 하지만 Dial은 현재 시연(demonstration)의 충실도가 필요한 수준과 거리가 멀기 때문에 아직 IBM의 공식적 로드맵에는 포함되지 않았다고 말합니다.
갇힌 이온(Trapped-ion)과 중성 원자 기반 큐빗(neutral-atom-based qubits)은 광자와 직접 상호작용하여 광학 네트워킹을 더욱 실현 가능하게 만듭니다. 지난 10월, IonQ은 다양한 프로세서에 갇힌 이온을 얽어매는 능력을 시연했습니다. 각 칩의 이온과 얽힌 광자는 광섬유 케이블을 통해 이동하며, 광자 또한 얽히고 그들의 결합 상태가 측정되는 벨 상태 분석기(Bell-state analyzer)라는 장치에서 만납니다. 이로 인해 광자가 원래 얽히던 이온들이 얽힘 교환(entanglement swapping)이라는 과정을 통해 연결됩니다.
모듈화는 항상 IBM 양자 로드맵의 중심이었습니다.
하나의 칩에 더 많은 큐빗을 넣을수록 제어가 어려워지기 때문에, 더 작고 교체 가능한 부품을 사용하면 양자 컴퓨터의 제조와 유지 보수가 간소화됩니다.
하지만 IBM은 광자 큐빗과 달리 네트워크 호환성이 떨어지는 초전도 큐빗을 사용하기 때문에, 광통신과 쉽게 상호작용(interface) 하지 못한다는 단점이 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 칩을 연결하는 특수 커플러를 개발하고, 마이크로파의 광자를 광섬유를 통해 전송 가능하게 하도록 광 주파수로 변환하는 양자 변환 기술을 연구하고 있다고 합니다.
IonQ은 다양한 프로세서에 갇힌 이온을 얽어매는 기술을 시연했습니다.
갇힌 이온(trapped-ion)과 중성 원자 기반 큐빗(neutral-atom-based qubit)은 광자와 직접 상호작용이 가능하기 때문에 광학 네트워킹을 더욱 가능하게 하는데, 광섬유 케이블을 통해 이동하며 벨 상태 분석기라는 장치에서 만나고, 광자와 원래 얽히던 이온들이 '얽힘 교환(entanglement swapping)'이라는 과정을 통해 연결된다고 합니다.
IonQ의 시스템 아키텍처 및 성능 부문 수석 디렉터인 John Gamble은 이를 대규모 양자 프로세서를 연결하도록 확장하려면 많은 작업이 필요할 것이라고 말합니다. 현재 자유 공간 광학 부품을 사용하여 구현된 벨 상태 분석기는 소형화되어야 하며, 통합 광자공학을 사용해 제작되어야 합니다. 또한 광섬유는 잡음이 많기 때문에, 이 채널을 통해 생성되는 얽힘의 품질이 비교적으로 낮습니다. 이 문제를 해결하기 위해, IonQ은 약하게 얽힌 큐빗 쌍을 많이 생성하고, 이를 더 적은 수의 고품질의 얽힘으로 정제하는 작업을 수행할 계획입니다. 하지만 충분히 높은 품질의 얽힘을 달성하는 것은 여전히 어려운 일입니다.
프랑스 스타트업인 Welinq는 상호 연결에 양자 메모리를 통합하여 이 문제를 해결하고 있습니다. CEO인 Tom Darras는 광자 상호 연결을 통한 얽힘이 비효율적인 이유 중 하나는, 필요한 두 광자가 종종 서로 다른 시간에 방출되어 그들이 서로를 "놓치고' 얽히지 못하기 때문이라고 말합니다. 메모리를 추가하면 광자를 동기화하는 데 도움이 되는 버퍼가 생성됩니다.
"그들이 만나야 할 때, 실제로 만나게 됩니다."라고 Darras는 말합니다. "이러한 기술은 분산 컴퓨팅에 유용할 만큼 충분히 빠르게 얽힘을 만드는 것을 가능하게 합니다."
IonQ은 약하게 얽힌 큐빗 쌍을 더욱 많이 생성하고, 더 적은 수의 고품질 얽힘으로 정제하는 작업을 수행할 계획입니다.
'얽힘 교환'이라는 기술이 대규모 양자 프로세서를 연결할 만큼 확장되려면 많은 작업이 필요합니다.
벨 상태 분석기의 소형화, 통합 광자공학의 활용이 필요하며, 위에서 소개했던 것처럼 광섬유는 잡음이 많기 때문에, 광학적인 채널을 통해 생성되는 얽힘의 품질이 낮다고 합니다.
프랑스 스타트업 기업인 Welniq은 양자 메모리를 통합하는 방법으로 이러한 문제를 해결합니다.
광자 상호 연결을 통한 얽힘이 비효율적인 이유 중 하나는, 얽힘에 필요한 두 광자가 서로 다른 시간에 방출되는 경우에 서로를 놓치기 때문입니다.
하지만 여기서 메모리를 추가하면, 광자들의 동기화를 도와주는 버퍼(buffer)가 생성되어 충분히 빠른 얽힘의 생성을 가능하게 한다고 합니다.
Funtional Modular Quantum Computers Need More Steps
기능적인 모듈형 양자 컴퓨터는 더 많은 단계가 필요하다
여러 개의 프로세서가 연결되면, 문제는 이들 사이에서 양자 알고리즘을 실행하는 것으로 전환된다.
그렇기 때문에, Welinq은 통신 오버헤드를 최소화하면서 알고리즘을 여러 프로세서에 걸쳐 분할하는 방법을 결정하는 araQne이라는 양자 컴파일러를 개발해 왔습니다.
옥스퍼드 대학의 연구자들은 최근 이 분야에서 획기적인 발전을 이루었으며, 상호 연결된 두 개의 프로세서에서 양자 알고리즘을 실행하는 것을 처음으로 설득력 있게 시연했습니다.
연구자들은 서로 다른 디바이스에 있는 두 개의 갇힌 이온 큐빗 사이에서 논리 연산을 수행했습니다.
그 큐빗들은 광자 연결을 이용해 얽혀 있었고, 프로세서는 Grover's 검색 알고리즘의 아주 기본적인 버전을 실행했습니다.
그 퍼즐의 마지막 조각은 이 새로운 모듈형 미래에 대한 오류 수정 계획(scheme)을 어떻게 적용할 것인지 알아내는 것입니다.
스타트업 기업인 Nu Quantum은 최근 분산형 양자 오류 수정이 실현 가능할 뿐만 아니라 효율적이라는 것을 입증했습니다.
Nu Quantum의 CEO인 Carmen Palacios-Berraquero는 "이것은 분산 양자 컴퓨팅과 모듈화가 처음으로 실제 옵션이 되었기 때문에 정말 큰 결과이다"라고 말했습니다.
"이전에는 우리가 그것을 결함 허용 방식으로 어떻게 할지, 효율적인지, 실행 가능한지 몰랐습니다."
앞으로의 양자 컴퓨팅에는 더 많은 단계가 필요합니다.
현재 우리는 양자 프로세서를 모듈화 하여 여러 개의 양자 프로세서를 연결하는 단계에 있습니다.
연결을 한 이후부터는 이 모듈화 프로세서가 잘 동작하도록 해야 합니다.
옥스퍼드 대학의 연구진들은 상호 연결된 두 개의 프로세서에서 양자 알고리즘의 설득력 있는 시연을 수행했습니다.
광자 연결을 통해 얽혀 있는 큐빗들이 Grover의 검색 알고리즘의 아주 기본적인 버전을 실행한 것입니다.
최근 스타트업 기업인 Nu Quantum은 분산형 양자 오류 수정(distributed quantum error correction)이 효율적이라는 것을 입증했습니다. 이는 분산 양자 컴퓨팅과 모듈화 분야에 있어 큰 발돋움이 될 것이라고 합니다.
[The Future of Quantum Computing Is Modular]
아티클 요약
현재 Xanadu, IBM, IonQ 등의 양자 컴퓨팅 기업들은 양자 프로세서를 집적화하는 것에서, 모듈화 된 프로세서를 연결하여 더 큰 양자 컴퓨터를 만드는 것으로 초점을 옮겨가고 있습니다.
양자 프로세서를 연결하는 데에는 통신 오버헤드 및 네트워크 호환 문제를 해결해야 하고, 광학 부품 개발을 통해 광통신으로 인한 광손실을 최소화하며, 양자 알고리즘이 여러 프로세서에 걸쳐 안정적으로 작동하도록 제어하는 등 여러 단계를 돌파해야 합니다.
따라서 여러 기업들은 커플러 컴파일러 개발, 양자 주파수 변환, 양자 메모리 통합 등의 기술 개발을 통해 모듈형 양자 컴퓨팅의 주요 이정표를 만들어 나가고 있습니다.
저는 현재 양자 컴퓨팅 분야에 대해 알아가는 단계에 있는데, 해당 칼럼은 주요 기업과 기술을 간략히 소개하여 정보 수집에 용이했던 것 같습니다.
다음에는 IEEE Spectrum의 또 다른 칼럼 리뷰로 돌아오겠습니다.
감사합니다!
